package com.gdut.laiagent.app;

import com.gdut.laiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.gdut.laiagent.advisor.ReReadingAdvisor;
import com.gdut.laiagent.chatmemory.FileBasedChatMemory;
import com.gdut.laiagent.rag.LoveAppRagCustomAdvisorFactory;
import com.gdut.laiagent.rag.LoveAppVectorStoreConfig;
import com.gdut.laiagent.rag.QueryRewriter;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

@Slf4j
@Component
public class LoveAPP {
    private ChatClient chatClient;

    private final static String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问:单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰;" +
            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾;已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";

    /**
     * 构造函数初始化chatClient,有参构造
     * @param dashscopeChatModel
     */
    public LoveAPP(ChatModel dashscopeChatModel){
        // 初始化基于磁盘文件对话记忆
        // 调用 Java 的系统方法，获取当前程序的工作目录的绝对路径
        String fileDir = System.getProperty("user.dir") + "/tmp/chat-memory";
        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(fileDir);

        // 初始化基于内存对话记忆
//        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
        // 自定义对话客户端
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        // 执行到这里时，MessageChatMemoryAdvisor拦截器生效，会将用户输入和AI返回自动保存到chatMemory，最终调用 FileBasedChatMemory.add()，将消息写入文件（通过 Kryo 序列化）。
                        // 注释掉MessageChatMemoryAdvisor就不会再写入文件
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        // 自定义拦截器
                        new MyLoggerAdvisor(),
                        new ReReadingAdvisor()
                )
                .build();
    }

    /**
     * AI 基础对话，支持多轮对话
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChat(String message, String chatId){
        // 10是获取历史消息的条数,使用上面构造函数定义好的 chatClient
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }

    /**
     * AI 基础对话，支持多轮对话,SSE 流式传输。这是第一个前端对应的接口
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId){
        // 10是获取历史消息的条数
        Flux<String> content1 = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 把 call 改成 stream ，实心流式传输，响应式编程，即异步执行不用串行执行
                .stream()
                .content();
        log.info("content:{}",content1);
        return content1;
    }

    record LoveReport(String title, List<String> suggestions){

    }
    // 定义一个类，jdk21 的特性

    /**
     * AI 恋爱报告功能，实战结构化输出
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public LoveReport doChatWithReport(String message, String chatId){
        // 10是获取历史消息的条数
        LoveReport loveReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告, 内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(LoveReport.class);
        log.info("loveReport:{}",loveReport);
        return loveReport;
    }

    // AI 根据RAG知识库问答

    // LoveAppVectorStoreConfig中将loverAppVectorStore方法加上了@Bean
    @Autowired
    @Qualifier("loveAppVectorStore")
    VectorStore loveAppVectorStore;

//    @Autowired
//    @Qualifier("pgVectorVectorStore") // 明确指定注入的Bean名称
//    VectorStore pgVectorVectorStore;

    // 阿里云上的知识库
    @Resource
    Advisor loveAppRagCloudAdvisor;

    @Resource
    QueryRewriter queryRewriter;

    public String doChatWithRag(String message, String chatId){
        // 对用户输入message进行重写
        String rewriteMessage = queryRewriter.doQueryRewrite(message);
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(rewriteMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 就这一行代码就能实现根据RAG知识库的问答，其实就是加一个自定义拦截器
//                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loverAppVectorStore))
                // RAG 检索增强,基于云知识库
//                .advisors(loveAppRagCloudAdvisor)
                // RAG 检索增强,基于 PgVector 向量存储
//                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(pgVectorVectorStore))
                // 自定义的 RAG 检索增强顾问，文档查询器+上下文增强
                .advisors(
                        LoveAppRagCustomAdvisorFactory.createLoveAppRagCustomAdvisor(
                                loveAppVectorStore, "单身"
                        )
                )
                // 执行构建好的对话请求，发送到 AI 模型
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }

    // AI 调用工具
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;

    /**
     * AI 恋爱报告功能，支持调用工具
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithTools(String message, String chatId){
        // 10是获取历史消息的条数
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 关键点：调用工具
                .tools(allTools)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }

    // AI 调用MCP服务

    // Spring 可以自动读取之前写的mcp-servers.json配置文件，从中找到所有的工具，自动注册到ToolCallbackProvider工具提供类
    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    public String doChatWithMCP(String message, String chatId){
        // 10是获取历史消息的条数
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // MCP 底层就是工具调用，直接用.tools就能使用，和自己定义工具一样
                .tools(toolCallbackProvider)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }
}
